## PENGARUH HARGA DAN PANDEMI COVID-19 TERHADAP PERMINTAAN DAN PENAWARAN BAWANG MERAH DI INDONESIA

## THE EFFECT OF PRICE AND THE COVID -19 PANDEM IC ON THE DEMAND AND SUPPLY OF SHALLOTS IN INDONESIA
Khaya Bastanta Parangin Angin Sukatendel 1 , Soetriono 2 , Adang Agustian 3
1 Program Studi Agribisnis, Fakultas Pertanian, Universitas Jember, Indonesia
2 Pusat Sosial Ekonomi dan Kebijakan Pertanian, Bogor, Jawa Barat, Indonesia * Corresponding author’s email: kbastanta234@email.com
Submitted: 17/05/2023           Revised: 28/07/2023           Accepted: 31/07/2023

## ABSTRACT
The excess supply of shallots due to the increase in harvest area in Indonesia in 2019-2020 resulted in a gap  between  supply  and  demand,  resulting  in  price  fluctuations  over  time.  The  price  fluctuations  that occurred plus the covid-19 pandemic in early 2020 caused low purchasing power and reduced household consumption. The study aims to determine the effect of prices and the Covid-19 pandemic on the demand and supply of shallots in Indonesia. The data used is time series data. Data analysis using multiple linear. The  results  showed  that  the  demand  for  shallots  in  Indonesia  increases  every  year  because  this commodity is always needed every day, but the demand for shallots is not matched by stable and evenly distributed production in each region every month. Prices and the covid-19 pandemic affect the demand for shallots in  Indonesia  significantly and significantly, there are also other factors, namely chili prices which have a negative effect  on demand, and per capita income which has a positive  effect  on demand. Prices and the covid-19 pandemic partially have no significant effect on shallot supply in Indonesia. The variable that has the strongest influence on shallot supply in Indonesia is the harvest area variable.
Keywords: Covid-19; Shallot; Price; Demand; Supply

## ABSTRAK
Pasokan bawang merah yang berlebih akibat peningkatan luas panen di Indonesia pada tahun 2019-2020 mengakibatkan  adanya  kesenjangan  antara  penawaran  dan  permintaan,  sehingga  terjadi  fluktuasi  harga antar  waktu.  Fluktuasi  harga  yang  terjadi  ditambah  adanya  pandemi  covid-19  pada  awal  tahun  2020 menyebabkan  daya  beli  masyarakat    rendah  dan  menurunkan  konsumsi  rumah  tangga.  Penelitian bertujuan untuk mengetahui pengaruh harga dan pandemi Covid-19 terhadap permintaan dan penawaran bawang  merah  di  Indonesia.  Data  yang  digunakan  berupa  data time  series .  Analisis  data  menggunakan linier  berganda.  Hasil  penelitian  menunjukkan  permintaan  bawang  merah  di  Indonesia  meningkat  tiap tahunnya karena komoditas ini selalu dibutuhkan setiap hari, namun permintaan akan bawang merah tidak diimbangi  dengan  produksi  yang  stabil    dan  merata  di  tiap  daerah  setiap  bulannya.  Harga  dan  pandemi covid-19  mempengaruhi  permintaan  bawang  merah  di  Indonesia  secara  nyata  dan  signifikan,  juga terdapat  faktor  lain  yaitu  harga  cabai  yang  memiliki  pengaruh  negatif  terhadap  permintaan,  dan pendapatan perkapita yang memiliki pengaruh positif terhadap permintaan.  Harga dan pandemi covid-19 secara  parsial  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  penawaran  bawang  merah  di  Indonesia.  Variabel yang memiliki pengaruh paling kuat terhadap penawaran bawang merah  di Indonesia adalah variabel luas panen.
Kata Kunci : Covid-19; Bawang Merah; Harga; Permintaan; Penawaran
Copyright © 2023 by Author(s)
This  work  is  licensed  under  a  Creative  Commons  Attribution-ShareAlike  4.0  Internasional License.  All  writings  published  in  this  journal  are  personal  views  of  the  authors  and  do  not represent the views of this journal and the author's affiliated institutions.

## Jurnal Sosial Ekonomi Pertanian
(Journal of Social and Agricultural Economics)
( J - S E P )
Jurnal Sosial Ekonomi Pertanian (J-SEP) Vol. 16 No. 2 Juli 2023: 173-188 https://jurnal.unej.ac.id/index.php/JSEP ISSN: 1978-5437 (Print), 2356-2382 (Online) Published by the University of Jember, Indonesia DOI: 10.19184/jsep.v16i2.39310
How to Cite : Sukatendel,  K.B.P.A.;  Soetriono; Agustian, Adang.  (2023). Pengaruh Harga  dan Pandemi Covid-19  Terhadap  Permintaan  dan  Penawaran  Bawang  Merah  di  Indonesia. JSEP:  Jurnal  Sosial Ekonomi Pertanian (J-SEP) , 16(2): 173-188.

## PENDAHULUAN
Tanaman hortikultura memiliki peranan penting dalam kemajuan ekonomi. Meskipun tanaman  hortikultura  dinilai  sebagai  pelengkap  makanan  pokok,  permintaan  terhadap komoditas  hortikultura  tetap  meningkat.  Komoditas  hortikultura  seperti  sayur  dan  buah memiliki  berbagai  kandungan  gizi,  serat,  dan  vitamin  sehingga  memiliki  nilai  ekonomi yang tinggi. Salah satu tanaman hortikultura dengan tingkat konsumsi tinggi adalah bawang merah.  Menurut  data  yang  diperoleh  dari  (Kementerian  Pertanian  Republik  Indonesia, 2020),  tingkat  konsumsi  bawang  merah  penduduk  Indonesia  rata-rata  mencapai  7,39 gram/kapita/hari atau 2,70 kg/kapita/tahun. Permintaan terhadap bawang merah mengalami peningkatan hingga tahun 2019 dan mengalami penurunan pada tahun 2020 sebesar -3,70% dan diprediksi akan meningkat kembali sampai tahun 2023.
Bawang merah yang bersifat tanaman musiman tidak bisa mengimbangi permintaan dan  produksi.  Namun  pada  tahun  2019-2020,  kelebihan  pasokan  bawang  merah  akibat peningkatan luas panen juga mengakibatkan kesenjangan antara pasokan dan permintaan, di mana pasokan meningkat namun tidak diiringi turunnya harga bawang merah (berdasarkan hukum  penawaran).  Faktor  lain  yang  mempengaruhi  permintaan  akan  bawang  merah adalah  pandemi  Covid-19,  di  mana  kebijakan  PSBB  menurunkan  daya  beli  masyarakat. Distribusi pasokan yang juga terlambat menjadikan naiknya harga bawang merah. Adanya pandemi  Covid-19  di  awal  tahun  2020  juga  mempengaruhi  peningkatan  sebesar  15% pada harga bawang merah di Indonesia (Agustian, Perdana, & Rachman, 2020), yang di indikasi  mempengaruhi  permintaan  bawang  merah  di  Indonesia  yang  mengalami penurunan  di  tahun  2020  dilihat  dari  tingkat  konsumsi  bawang  merah  per  kapita Indonesia yang turun di tahun 2020.
Melalui  penelitian  ini  akan  didapatkan  hasil  analisis  yang  dapat  memberikan gambaran  respon  petani  bawang  merah  terhadap  perubahan  harga  domestik  di  tengah pandemi  covid-19  yang  mempengaruhi  permintaan  dan  penawaran  bawang  merah  di Indonesia.  Penelitian  ini  berbeda  dengan  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh (Taufiq, et al 2020), yang lebih membahas mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan  dan  penawaran  bawang  merah  pada  kondisi  sebelum  pandemi  covid-19. Penelitian  mengenai  permintaan  sudah  pernah  dilakukan  oleh  (Arafah,  2018  ;  Altihar, 2018),  dengan  menggunakan  variabel  Harga  bawang  merah  (Rp/bulan),  pendapatan konsumen  (Rp/bulan),  dan  jumlah  tanggungan  (jiwa).  Penelitian  terkait  respon penawaran dengan menggunakan pendekatan luas lahan dan produktivitas sudah pernah dilakukan  pada  komoditas  bawang  putih  (Gafar,  1994;  Lingga  et  al.,  2021).  Respon penawaran  komoditas  pertanian  dapat  dianalisis  dengan  melakukan  dua  pendekatan yaitu  pendekatan  hasil  pertanian  (produtivitas)  dan  luas  areal  panen  dimana  berkaitan juga dengan variasi harga.
Kebaharuan  penelitian  ini  adalah  melihat  respon  permintaan  dan  penawaran bawang  merah  akibat  adanya  perubahan  harga  (fluktuatif)  diiringi  dengan  masuknya Covid-19 di Indonesia. Berdasarkan uraian diatas, maka diperlukan penelitian terhadap respon permintaan dan penawaran bawang merah di Indonesia, sehingga peneliti tertarik untuk  melakukan  penelitian terkait “Pengaruh  Harga  dan  Pandemi  Covid-19  Terhadap Permintaan dan Penawaran Bawang Merah  Di Indonesia” sebagai judul  dari penelitian tugas  akhir  ini.  Penelitian  terkait  Permintaan  dan  penawaran  bawang  merah  telah dilakukan  oleh  (Taufiq, et  al 2020).  Penelitian  ini  perlu  dilakukan  untuk  mengetahui apakah harga dan pandemi Covid-19 mempengaruhi permintaan dan penawaran bawang merah di Indonesia.

## METODE PENELITIAN
Pemilihan lokasi penelitian menggunakan purposive method atau didasarkan pada pertimbangan  tertentu.  Daerah  penelitian  yang  dipilih  adalah  Indonesia.  Metode penelitian  yang  digunakan  adalah  metode  deskriptif  dan  analitis.  Metode  ini  berfokus pada pemecahan masalah yang terdapat di masa sekarang dan pada masalah aktual atau kondisi  nyata.  Data  yang  dikumpulkan  mula-mula  disusun,  dijelaskan  dan  kemudian dianalisis.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  agregat nasional. Data sekunder merupakan data primer yang selesai  diolah dan disediakan baik oleh pihak pengumpul data primer. Data sekunder yang digunakan diperoleh dari hasil survei Badan Pusat Statistik (BPS), laporan kinerja dari  beberapa instansi pemerintah, berita-berita  terkini    dari    media  daring  yang  terpercaya,  dan  review  berbagai  hasil kajian  dan  publikasi  ilmiah.  Data  sekunder  yang    diperlukan  yaitu  data time  series bulanan selama 4 tahun dengan kurun waktu dari 2018 – 2021.
Analisis  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  analisis  regresi  linier berganda.  Metode  ini  merupakan  suatu  algoritma  yang    digunakan  untuk  menelusuri pola hubungan antara variabel terikat dengan dua atau lebih variabel  bebas (Uyanik & Guler, 2013),Penggunaan metode regresi linier berganda bertujuan untuk menganalisis ada    tidaknya  pengaruh  variabel  harga  dan  pandemic  Covid-19  yang  mempengaruhi permintaan  dan  penawaran  bawang  merah  di  Indonesia.  Metode  penelitian  yang digunakan adalah metode deskriptif dan analitis. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder agregat nasional. Data sekunder diperoleh dari Badan Pusat Statistik, Laporan  Kinerja  dari  beberapa  instansi  pemerintah  dan review berbagai  hasil  kajian  dan publikasi ilmiah. Data sekunder yang diperlukan adalah data time series bulanan selama 4 tahun dengan kurun waktu dari 2018 – 2021. Ruang lingkup komoditas hanya dibatasi pada komoditas bawang merah yang mencakup produksi dan harga rata-rata per bulan bawang merah dari tahun 2018 – 2021. Populasi dalam penelitian ini mencakup data permintaan dan penawaran  bawang  merah  di  Indonesia  serta  faktor-faktor  yang  mempengaruhinya  ditiap bulan  selama  4  tahun,  mulai  dari  tahun  2018  –  2021  (dua  tahun  sebelum  dan  dua  tahun sesudah  terjadi  pandemi  Covid-19).  Sampel  dalam  penelitian  ini  merupakan  data permintaan  dan  penawaran  bawang  merah  serta  faktor-faktor  yang  mempengaruhinya  di Indonesia  dengan  tingkat error  yang  ditoleransi  berjumlah  33  bulan.  Metode  analisis data pada  penelitian ini  menggunakan metode  analisis  regresi linier  berganda.  Metode  analisis yang digunakan adalah Ordinary Least Square (OLS) dengan bantuan software SPSS 25. Secara sistematis, permintaan bawang merah dapat dirumuskan sebagai berikut :
Qd = a + b 1 Px + b 2 Py + b 3 Ppk + b 4 Cov-19 + e Keterangan:
Q d = Permintaan bawang merah (kg) a = Konstansta b1,b2,b3,.. = Koefisien Regresi Px = Harga Bawang Merah per bulan t (Rp/Kg) Py = Harga barang komplementer (cabai) (Rp/Kg) Ppk = Pendapatan per kapita per bulan t (Rp) Cov-19 = Pandemi Covid-19 (dummy dengan kriteria, 0 = tidak ada kasus Covid- 19; 1= Terdapat kasus Covid-19) e = Galat
Secara sistematis, penawaran bawang merah dapat dirumuskan sebagai berikut: Qs = a + b 1 Px + b 2 Pp + b 3 L + b 4 Ch + b 5 Utk + b 6 Cov-19 + e
Keterangan:
Qs = Penawaran bawang merah (kg) a = Konstanta b1,b2,b3,… = Koefisien regresi Px = Harga bawang merah bulan t (Rp/Kg) Pp = Harga pupuk (Rp/Kg) L = Luas panen bawang merah (Ha) Ch = Curah hujan bulanan t (Mm) Utk = Upah tenaga kerja (Rp) Cov-19 = Pandemi Covid-19 (dummy) e = error
Alat analisis yang digunakan untuk menjawab rumusan masalah kedua dan ketiga mengenai  pengaruh  harga  dan  pandemi  Covid-19  terhadap  permintaan  dan  penawaran bawang  merah  di  Indonesia  yaitu  menggunakan  analisis  regresi  linier  berganda. Sebelum  melakukan  analisis,  peneliti  melakukan  uji  asumsi  klasik  yang  merupakan prasyarat  analisis  regresi  berganda  dan  pengujian  ini  harus  dipenuhi  agar  penaksiran parameter dan koefisien regresi tidak bias. Pengujian asumsi klasik ini meliputi:
1. Uji Normalitas
Pengujian  ini  untuk  mengetahui  apakah  nilai  residual  terdistribusi  secara  normal atau  tidak  dengan  menggunakan  uji  Kolmogorov-Smirnov.  Kriteria  pengujiannya adalah sebagai berikut:
a) Jika nilai Signifikansi (Asym Sig 2 tailed) > 0,05, maka data berdistribusi normal.
b) Jika  nilai  Signifikansi  (Asym  Sig  2  tailed)  <  0,05,  maka  data  tidak  berdistribusi dengan normal.
2. Uji Multikolinearitas
Pengujian ini menunjukkan adanya lebih dari suatu hubungan linier yang sempurna atau mendekati antar variabel independen dalam model regresi. Cara mendeteksi adanya multikolinearitas  dengan  mengetahui  besarnya  nilai  VIF  ( Variance  Inflating  Factor ) dan nilai tolerance . Gejala adanya multikoleniaritas antara lain:
a. Melihat nilai tolerance
1) Apabila nilai tolerance > 0,10, artinya tidak terjadi multikolinearitas.
2) Apabila nilai tolerance < 0,10, artinya terjadi multikolinearitas.
b. Melihat nilai VIF ( Variance Inflating Factor )
1) Apabila nilai VIF < 10,00 artinya tidak terjadi multikolinearitas.
2) Apabila VIF > 10,00 artinya terjadi multikolinearitas.
3. Uji Autokorelasi
Pengujian  ini  merupakan  uji  yang  bertujuan  menganalisis  apakah  dalam  sebuah model regresi linier berganda ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan  kesalahan  pada  periode  sebelumnya  (t-1)  dan  jika  terjadi  korelasi,  maka  data tersebut  terjadi  autokorelasi.  Menurut  (Santoso,  2010),  untuk  mendeteksi ada  tidaknya autokorelasi,  dilakukan  metode  tabel  Durbin  Watson  dalam  program  SPSS,  dimana secara umum dapat diambil keputusan yakni:
a. Jika angka DW dibawah -2, artinya autokorelasi positif
b. Jika angka DW diatas +2, artinya autokorelasi negatif
c. Jika angka DW diantara -2 sampai +2, maka tidak terjadi autokorelasi
4. Uji Heteroskedastisitas
Pengujian  ini  untuk  menguji  apakah  dalam  model  regresi  linier  berganda  dapat terjadi  ketidaksamaan  varian  dari  residual  dari  suatu  pengamatan  ke  pengamatan  lain. Cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas dalam model regresi linier berganda dapat dilihat dari pola yang tebentuk pada titik-titik yang terdapat pada grafik scatterplots. Pengambilan keputusannya sebagai berikut:
a. Apabila  ada  pola  tertentu  atau  akan  membentuk  pola  tertentu  yang  teratur  seperti bergelombang, melebar, kemudian menyamping maka telah terjadi heteroskedastisitas.
b. Apabila  tidak  ada  pola  tertentu,  seperti  titik-titik  yang  akan  menyebar  diatas  dan dibawah angka nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Tahapan analisis regresi berikutnya yakni melakukan Uji Hipotesis. Analisis regresi dipakai  untuk  mengetahui  pengaruh  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen baik secara parsial (uji t) atau bersama-sama (uji F).
1. Uji R 2 ( Adjusted R square )/ Koefisiensi Determinasi
Pengujian ini digunakan untuk melihat seberapa besar kemampuan variabel-variabel bebas  (X)  dalam  satu  model  untuk  menjelaskan  variabel  terikatnya  (Y).  Koefisien determinasi  (R 2 )  merupakan  indikator  yang  menggambarkan  berapa  banyak  variasi yang  dijelaskan  dalam  model.  Koefisiensi  determinasi  ini  mengukur  seberapa  jauh kemampuan  model  dalam  menjelaskan  variasi  variabel  terikat.  Menurut  (Suyono, 2015)  perhitungan  koefisien  determinasi  dapat  dilakukan  dengan  rumus  seperti dibawah ini:
R a 2 2 )

## 2. Uji F
Pengujian  ini  digunakan  untuk  menguji  keberartian  model  variabel  independen  di formulasi  model  penelitian  apakah  secara  bersama-sama  berpengaruh  secara signifikan terhadap variabel dependen dengan cara membandingkan Fhitung dengan Ftabel. Kriteria pengujiannya adalah sebegai berikut:
- H0 : Tidak ada pengaruh X1, X2 secara bersama-sama terhadap Y - H1 : Ada pengaruh X1, X2 secara bersama-sama terhadap Y
Kriteria pengambilan keputusan, sebagai berikut:
- H0 diterima dan H1 ditolak bila siginifikansi > 0,05 (tidak berpengaruh)
- H0 ditolak dan H1 diterima bila signifikansi < 0,05 (berpengaruh)
3. Uji t
Pengujian  ini  digunakan  untuk  menghitung  koefisien  regresi  dari  beberapa  variabel bebas yang nantinya ada pengaruh atau tidaknya terhadap variabel dependenya. Hasil dari pengujian ini dapat disimpulkan sebagai berikut:
- H0 : Tidak ada pengaruh X1,X2, secara parsial terhadap Y
- H1 : Ada Pengaruh X1,X2 secara parsial terhadap Y
Kriteria pengambilan keputusan:
- H0 diterima dan H1 ditolak bila Signifikansi > 0,05 (tidak berpengaruh)
- H0 ditolak dan H1 diterima bila Signifikansi < 0,05 (berpengaruh)
Elastisitas permintaan atau biasa disebut elastisitas harga memiliki kurva dengan nilai kurva negatif yang menunjukkan bahwa jumlah yang diminta berhubungan terbalik dengan tingkat harga per unit barang tersebut. Formula elastisitas permintaan yakni Ed, yaitu:

## Ed =
Formula diatas dapat dijabarkan sebagai berikut:
Keterangan:
∆P = Perubahan harga (Rp)
∆Q = Perubahan kuantitas (Kg)
P
= Harga (Rp) Q = Kuantitas (kg)
Sifat suatu barang dalam kaitannya dengan perubahan harga barang dapat dibedakan menjadi tiga, yaitu:
a. Elastis (Ed > 1), apabila harga berubah 1% maka jumlah barang yang diminta berubah lebih dari 1%.
b. Inelastis (Ed < 1), apabila harga berubah 1% maka jumlah barang yang diminta berubah kurang dari 1%.
c. Uniter (Ed = 1), apabila harga berubah 1% maka jumlah barang yang diminta akan berubah 1%.
Analisis ini digunakan untuk mengetahui elastisitas penawaran bawang merah di Indonesia.  Respon  petani  mengenai  harga  dan  variabel-variabel  lainnya  yang mempengaruhi  penawaran  bawang  merah  dapat  dihitung  menggunakan  rumus  sebagai berikut:
Keterangan : Epd : Elastisitas penawaran jangka pendek
bi
: Koefisien regresi variabel bebas ke-i X : rata-rata variabel bebas ke-i
Y : rata-rata variabel tak bebas
Sedangkan  elastisitas  penawaran  jangka  panjang  diperoleh  dengan  membagi elastisitas  (Eps)  dengan  koefisien  penyesuaian  (0  <  ẟ  <  1)  yang  dirumuskan  secara matematik:
Keterangan : Epj : elastisitas jangka panjang Epd : elastisitas jangka pendek ẟ
: koefisien penyesuaian (0 < ẟ < 1)
Dengan kriteria :
Es > 1  :  elastis,  yang  berarti  setiap  perubahan  variabel  X  yang  mempengaruhi penawaran  bawang  merah  sebesar  1  satuan  akan  mengakibatkan  perubahan penawaran bawang merah lebih besar dari 1 satuan
Es < 1  :  inelastis,  yang  berarti  setiap  perubahan  variabel  X  yang  mempengaruhi penawaran  bawang  merah  sebesar  1  satuan  akan  mengakibatkan  perubahan penawaran bawang merah kurang dari 1 satuan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Situasi  Permintaan  dan  Penawaran  Bawang  Merah  di  Indonesia  tahun  2018  – 2021
Data  dari  Badan  Pusat  Statistik  dalam  (Hortikultura,  2020),  menyebutkan  enam provinsi utama penghasil bawang merah, yakni provinsi yang luas arealnya diatas 1.000 hektar (ha) per tahun dan secara keseluruhan total produksi  dari enak provinsi tersebut mencapai  93,38  persen  dari  total  produksi  nasional  bawang  merah  yang  mencapai  1,6 juta  ton.  Perkembangan  produksi,  ekspor,  impor  dan  konsumsi  bawang  merah  di Indonesia pada tahun 2018 hingga 2021 ditunjukkan pada tabel berikut : Tabel 1.   Perkembangan  Produksi,  Impor,  Ekspor,  dan  Konsumsi  Bawang  Merah  di
Indonesia Tahun 2018-2021 Tahun Produksi (Ton/tahun) % Import (ton) % Ekspor (ton) % Konsumsi (kg/kapita/tahun)2 % 2018 1,5 228 6.268 2,75 2019 1,58 5% 241 6% 8.767 40% 2,8 2% 2020 1,81 15% 900 273% 8.534 -3% 3 -4% 2021 2,01 11% 701 -22% 41.032 381% 2,82 4% Sumber : Statistik Hortikultura 1 , Badan Pusat Statistik 2022 (Diolah Pusdatin) 2 , BKP, Kementan 3
Berdasarkan  Tabel  1  di  atas  dapat  diketahui  bahwa  produksi  komoditas  bawang merah selama empat tahun mengalami peningkatan. Produksi bawang merah tahun 2021 naik  sebesar  189,15  ribu  ton  dibandingkan  tahun  2020.  Produksi  terendah  pada  tahun 2018 dan tertinggi pada tahun 2021 didukung peningkatan kebutuhan konsumsi bawang merah seiring bertambahnya jumlah penduduk sehingga berpengaruh pada permintaan. Tingkat  permintaan  bawang  merah  mengalami  peningkatan  hingga  tahun  2019  dan mengalami  penurunan  ditahun  2020  sebesar  -3,70%  dan  pada  tahun  2021  meningkat 8,33%  dari  tahun  2020  yakni  sebesar  790,63  ribu ton  dimana  konsumsi terbesar yakni dari sektor konsumsi rumah tangga yaitu 94,16% dari total konsumsi bawang merah di Indonesia  (Hortikultura,  2020).  Bawang  merah  dibutuhkan  setiap  hari,  sedangkan produktivitasnya  bersifat  musiman.  Ketidakseimbangan  ini  mengakibatkan  tingkat penawaran  bawang  merah  lebih  tinggi  daripada  tingkat  permintaannya  pada  musim tertentu.  Pasokan  bawang  merah  yang  berlebihan  terjadi  akibat  tingkat  produksi  yang meningkat  seiring  dengan  peningkatan  luas  panen  bawang  merah  di  Indonesia  pada tahun  2019  –  2021.  Kondisi  ini  mengakibatkan  adanya  perbedaan  antara  penawaran ( supply )  dan  permintaan  ( demand )  sehingga  menyebabkan  gejolak  harga.  Fluktuasi ketersediaan bawang merah juga mempengaruhi perubahan harga (Fajarika & Fahadha, 2018).  Harga  komoditas  bawang  merah  di  Indonesia  selama  4  tahun  terakhir  yakni tahun 2018 hingga 2021 tetap mengalami fluktuasi.

## Gambar 1. Fluktuasi Harga Komoditas Bawang Merah Tahun 2018-2020
Sumber : Badan Pusat Statistik 2021 (diolah Kementerian Pertanian) 1 Pusat Informasi Harga Pangan Strategis 2021 (Data olah) 2
Berdasarkan  Gambar  1  di  atas  diketahui  bahwa  harga  komoditas  bawang  merah terus  mengalami  fluktuasi.  Fluktuasi  harga  pada  komoditas  hortikultura  terjadi  akibat sifat dari produk itu sendiri yang memiliki umur simpan relatif singkat atau tidak dapat disimpan untuk jangka waktu panjang ( Bulky ). Menurut (Soepatini et al . 2017) fluktuasi harga  bawang  merah  disebabkan  oleh  musim  tanam,  iklim,  kualitas  bibit,  kartel perdagangan  dan  bulan  tertentu,  tetapi  pembentukan  harga  bawang  merah  dominan disebabkan  oleh  biaya  transportasi.  Menurut  (Agustian et  al., 2020),  harga  bulanan bawang merah bergerak fluktuatif erratic atau fluktuasi tidak menentu (dinamis). Harga komoditas  bawang  merah  selama  pandemi  covid-19  mengalami  peningkatan  daripada periode yang sama pada tahun sebelumnya. Harga pada bulan Mei-juni 2020 merupakan peningkatan  harga  tertinggi  untuk  komoditas  bawang  merah  di  Indonesia  sebesar Rp53.550/kg  pada  bulan  mei  dan  Rp52.650/kg  pada  bulan  juni.  Harga  terendah komoditas  bawang  merah  masa  pandemi  covid-19  terjadi  pada  bulan  september  tahun 2020 yakni sebesar Rp 30.800/kg dan Rp 28.300/kg pada bulan november 2021. harga tertinggi  bawang  merah  bulan  mei-juni  2020  disebabkan  adanya  penerapan  kebijakan PSBB yang menimbulkan gangguan distribusi bawang  merah sehingga mengakibatkan pasokan bawang merah dipasaran terhambat dan berimplikasi naiknya harga komoditas tersebut. Pembentukan harga dan fluktuasi harga bawang merah didominasi oleh biaya transportasi (Soepatini et al . 2017)

## Permintaan Bawang Merah di Indonesia
Pengaruh  harga  dan  pandemi  Covid-19  terhadap  permintaan  dan  penawaran bawang merah di Indonesia dianalisis menggunakan  Analisis Regresi Linier Berganda. Jumlah data yang digunakan setelah dilakukan reduksi yaitu sebanyak 33 series . Taraf nyata  yang  digunakan  dalam  menguji  signifikansi  adalah  α  =  5%,  10%,  dan  15%. Menurut (Ghozali, 2016), tingkat signifikansi (α) adalah probabilitas kesalahan menolak H0.  Semakin  besar  kesalahan  α  ,  maka  semakin  kecil  kesalahan  β  dan  sebaliknya. Sebagai  syarat  Analisis  Regresi  Linier  Berganda,  maka  Uji  Asumsi  Klasik  dilakukan terlebih  dahulu.  Uji  Asumsi  Klasik  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi  Uji Normalitas, Uji Multikolinearitas, Uji Heteroskesdastisitas, dan Uji Autokorelasi.
a. Uji Normalitas
Hasil uji normalitas menunjukkan nilai signifikansi 2-tailed yaitu 0,183 > 0,05, maka dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  independen  dan  variabel  dependen  pada  analisis permintaan  bawang  merah  berdistribusi  normal,  artinya  data  yang  didapatkan memiliki sebaran data yang merata mewakili populasi data.
b. Uji Multikolinearitas
Hasil  uji  multikolinearitas,  variabel  independen  pada  hasil  analisis  permintaan menunjukkan nilai VIF < 10 dan berada pada kisaran angka 1 artinya, tidak adanya gejala multikolinearitas. Variabel independen permintaan bawang merah di Indonesia memiliki  nilai  tolerance  >  0,10  artinya,  tidak  terjadi  multikoleniaritas  pada  semua variabel  independen terhadap variabel dependen.
c. Uji Heteroskesdastisitas
Hasil  uji  heteroskesdastisitas  permintaan  bawang  merah  pada  grafik  scatterplot menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat  pola  yang  teratur  dan  titik-titik  pada  grafik menyebar  diatas  dan  dibawah  angka  0  pada  sumbu  Y,  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa pada uji asumsi klasik permintaan tidak terjadi heteroskesdastisitas.

## d. Uji Autokorelasi
Hasil  uji  autokorelasi,  diperoleh  nilai  DW  ( Durbin-Watson )  sebesar  0,318  yang berarti  angka  DW  diantara  -2  sampai  +2,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak terjadi  autokorelasi  pada  data  atau  tidak ada  korelasi  antara  kesalahan  pengganggu, artinya  tidak  ada  pengaruh  antara  data  pada  bulan  sebelumnya  terhadap  data  bulan pertama.
Tabel 2. Hasil Analisis Fungsi Permintaan Bawang Merah di Indonesia Variabel Koefisien Regresi t-hitung Sig. Konstanta 312386,575 28,503 0,000 Harga Bawang Merah (X 1 ) -0,099 -1,563 0,129*** Harga Cabai (Komplementer) (X 2 ) -0,084 -1,998 0,055** Pendapatan Perkapita (X 3 ) 0,008 45,178 0,000* Pandemi Covid-19 (D 1 ) -5070,198 -5,845 0,000* R Square 0,995 Adj. R Square 0,989 Fhitung 732,977 * : signifikansi dengan taraf nyata 5%
** : signifikansi dengan taraf nyata 10% *** : signifikansi dengan taraf nyata 15%
Berdasarkan  hasil  analisis  regresi  linier  berganda  mengenai  faktor-faktor  yang mempengaruhi  permintaan  bawang  merah  menggunakan  variabel  dependen  yaitu permintaan  bawang  merah  (Y)  dan  variabel  independen  yaitu  harga  bawang  merah tingkat  konsumen  (X 1 ),  harga  cabai  (X 2 ),  pendapatan  per  kapita  (X 3 ),  dan  pandemi covid-19  (D 1 ).  Besar  kemampuan  variabel  –  variabel  independen  dalam  model  regresi untuk  mempengaruhi  permintaan  bawang  merah  di  Indonesia  dilihat  dari  hasil  uji Adjusted R 2 sebesar 98,9%. Nilai F-hitung sebesar 732,977 > 2,947 F-tabel yang berarti H 0 ditolak  dan  H 1 diterima  sehingga  variabel  harga  bawang  merah  tingkat  konsumen (X 1 ),  harga  cabai  (X 2 ),  pendapatan  per  kapita  (X 3 ),  dan  pandemi  covid-19  (D 1 )  secara simultan berpengaruh terhadap variabel Y.
Variabel  harga  bawang  merah  dinyatakan  berpengaruh  secara  nyata  terhadap permintaan  bawang  merah  di  Indonesia  pada  taraf  kepercayaan  15%.  Hal  tersebut dibuktikan  dari  nilai  signifikansi  variabel  harga  bawang  merah  sebesar  0,129  <  0,15, artinya H 0 ditolak dan H 1 diterima. Dugaan variabel harga bawang merah berpengaruh secara  nyata  terhadap  permintaan  bawang  merah  di  Indonesia  yaitu  perbedaan  harga bawang merah ketika mengalami peningkatan atau penurunan harga ditingkat konsumen mempengaruhi  besar  kecilnya  permintaan  akan  bawang  merah  di  Indonesia  dengan asumsi cateris  paribus. Hasil  penelitian  pada  variabel  harga  bawang  merah  ditingkat konsumen yang ditunjukkan oleh nilai koefisien sebesar -0,099 dengan koefisien regresi bertanda  negatif.  Artinya,  apabila  harga  bawang  merah  mengalami  peningkatan  maka permintaan  terhadap  bawang  merah  akan  menurun  sebesar  0,099  Kg.  Nilai  elastisitas sebesar -0,005 < 1, bertanda negatif menunjukkan bahwa variabel harga bawang merah ditingkat  konsumen  memiliki  hubungan  terbalik  dengan  permintaan  bawang  merah  di Indonesia.  Artinya,  jika  harga  bawang  merah  tingkat  konsumen  naik  sebanyak  1%, maka permintaan bawang merah akan turun sebesar 0,005% begitu juga sebaliknya. Hal ini tidak sejalan dengan penelitian (Kustiari, 2017), dimana permintaan bawang merah tidak  terlalu  dipengaruhi  oleh  perubahan  harga.  Hal  ini  juga  tidak  sejalan  dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Larasati,  2019;  Magfiroh,  2013),  dimana  konsumsi
bawang  merah  tidak  dipengaruhi  oleh  harga  bawang  merah  itu  sendiri  karena  bawang merah  sebagai  bahan  bumbu  masak  dan  selalu  dibutuhkan  ibu  rumah  tangga  sehari  – hari.
Variabel  harga  cabai  sebagai  barang  komplementer  dinyatakan  berpengaruh secara nyata atau signifikan terhadap permintaan bawang merah di Indonesia pada taraf kepercayaan 10%. Hal tersebut dibuktikan dari signifikansi variabel harga cabai sebesar 0,055 < 0,10, sehingga H 0 ditolak dan H 1 diterima. Koefisien regresinya menunjukkan nilai sebesar -0,084, artinya jika harga cabai meningkat Rp 1, maka akan menurunkan permintaan  bawang  merah  sebesar  -0,084  kg  dengan  asumsi  cateris  paribus.    Nilai elastisitas sebesar -0,004 < 1, bertanda negatif menunjukkan bahwa variabel harga cabai memiliki  hubungan  yang  terbalik  dengan  permintaan  bawang  merah  di  Indonesia. Artinya, jika harga cabai naik sebanyak 1%, maka permintaan bawang merah akan turun sebesar  0,004%,  dan  sebaliknya.  Pendapatan  perkapita  berpengaruh  secara  nyata  atau signifikan  terhadap  permintaan  bawang  merah  di  Indonesia  pada  taraf  nyata kepercayaan  5%  dan  10%.  Hal  tersebut  dibuktikan  dari  nilai  signifikansi  variabel pendapatan per kapita sebesar 0,000 < 0,05 dan 0,000 < 0,10, artinya H0 ditolak dan H1 diterima.  Koefisien  regresinya  menunjukkan  nilai  sebesar    0,008,  artinya  apabila pendapatan per kapita meningkat sebanyak Rp 1, maka akan meningkatkan permintaan bawang merah sebesar 0,008 Kg dengan asumsi cateris paribus. Nilai elastisitas sebesar 0,629 < 1, bertanda positif menunjukkan bahwa variabel pendapatan perkaipta memiliki hubungan  yang  searah  dengan  permintaan  bawang  merah  di  Indonesia.  Artinya,  jika pendapatan  perkapita  naik  sebanyak  1%,  maka  permintaan  bawang  merah  akan  ikut naik  sebesar  0,629%,  begitu  juga  sebaliknya.  Hal  ini  tidak  sejalan  dengan  hasil penelitian  yg  dilakukan  oleh  (Sofa,  2014),  tentang  faktor-faktor  yang  mempengaruhi permintaan bawang merah di Indonesia yang mengatakan bahwa perubahan pendapatan per kapita terhadap permintaan bawang merah di Indonesia tidak berpengaruh responsif. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  bawang  merah  bersifat  inelastis,  artinya  pendapatan  per kapita yang berubah tidak akan memberi pengaruh yang besar terhadap jumlah bawang merah yang diminta oleh konsumen.
Variabel  pandemi  covid-19  dinyatakan  berpengaruh  secara  nyata  terhadap permintaan bawang merah di Indonesia pada taraf kepercayaan 5% dan 10%. Variabel pandemi  covid-19  merupakan  variabel  dummy  dengan  kategori  1  sedang  terjadi pandemi covid-19, sedangkan 0 sebagai tidak terjadi pandemi covid-19. Dibuktikan dari nilai  signifikansi  variabel  pandemi  covid-19  sebesar  0,000  <  0,05  dan  0,000  <  0,10, artinya H 0 ditolak dan H 1 diterima yang menunjukkan kondisi wabah pandemi covid-19 mempengaruhi  besarnya  permintaan  bawang  merah  di  Indonesia. Nilai  elastisitas sebesar  -0,003  <  1,  bertanda  negatif  menunjukkan  bahwa  variabel  pandemi  covid-19 memiliki  hubungan  yang  terbalik  dengan  permintaan  bawang  merah  di  Indonesia. Artinya,  jika  kasus  pandemi  covid-19  naik  sebanyak  1%,  maka  permintaan  bawang merah akan turun sebesar 0,003%, dan sebaliknya. Variabel pandemi covid-19 bersifat inelastis.

## Penawaran Bawang Merah di Indonesia
Pengaruh  harga  dan  pandemi  Covid-19  terhadap  permintaan  dan  penawaran bawang  merah  di  Indonesia  dianalisis  menggunakan  analisis  regresi  linier  berganda. Jumlah  data  yang  digunakan  setelah  dilakukan  reduksi  yaitu  sebanyak  33.  Taraf nyata yang digunakan dalam  menguji signifikansi  adalah α = 5%, 10%, dan 15%. Pengujian asumsi  klasik  terlebih  dahulu  dilakukan  sebagai  prasyarat  analisis  regresi  linier
berganda  dan  pengujian  ini  harus  dipenuhi  agar  penaksiran  parameter  dan  koefisien regresi tidak bias. Pengujian asumsi klasik yang digunakan dalam penelitian ini meliputi uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heteroskesdastisitas, dan uji autokorelasi. a. Uji Normalitas
Hasil uji normalitas menunjukkan nilai signifikansi 2-tailed yaitu 0,200 > 0,05, maka dapat  disimpulkan  pada  analisis  penawaran  bawang  merah  terdistribusi  normal, artinya data yang  didapatkan memiliki sebaran data yang merata mewakili populasi data.
b. Uji Multikoleniaritas
Hasil uji multikolinearitas pada analisis penawaran, menunjukkan nilai VIF < 10 dan berada pada kisaran angka 1. Nilai VIF yang mendekati 1 menunjukkan tidak adanya gejala multikolinearitas. Variabel independen permintaan bawang merah di Indonesia memiliki  nilai  tolerance  >  0,10,  Artinya  tidak  terjadi  multikoleniaritas  pada  semua variabel  independen terhadap variabel dependen.
c. Uji Heteroskesdastisitas
Hasil  uji  heteroskesdastisitas  penawaran  bawang  merah  pada  grafik scatterplot menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat  pola  yang  teratur  dan  titik-titik  pada  grafik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, sehingga dapat disimpulkan bahwa pada uji asumsi klasik permintaan tidak terjadi heteroskesdastisitas.
d. Uji Autokorelasi
Hasil  uji  autokorelasi  yang  telah  dilakukan,  diperoleh  nilai  DW  ( Durbin-Watson ) sebesar  2,002  yang  berarti  angka  DW  di  antara  -2  sampai  +2,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  terjadi  autokorelasi  pada  data  atau  terdapat  korelasi  antara kesalahan  pengganggu,  artinya  yaitu  ada  pengaruh  antara  data  pada  bulan sebelumnya  terhadap  data  bulan  pertama.  Hal  yang  dilakukan  selanjutnya  yakni melakukan  uji Run-test .  Hasil  uji Runs  Test diketahui  nilai Asymp.sig (2- tailed ) sebesar  1.000  >  0,05,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  model  regresi  tidak terdapat  gejala  atau  masalah  autokorelasi.  Masalah  autokorelasi  yang  tidak  dapat terselesaikan  dengan Durbin  Watson  Test dapat  diatasi  dengan  Uji Run-Test , sehingga analisis regresi linear dapat dilanjutkan.
Tabel  3. Hasil Estimasi Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Penawaran Bawang Merah di Indonesia
Variabel Koefisien Regresi Thitung Signifikansi Konstanta 36211,783 0,638 0,529 Harga Produsen Bawang Merah (X 1 ) -0,383 -0,308 0,761 Harga Pupuk (X 2 ) -10,091 -0,945 0,353 Luas Panen (X 3 ) 1,048 4.003 0,000* Curah Hujan (X 4 ) -106,670 -0,678 0,504 Upah Tenaga Kerja (X 5 ) -0,034 -1,794 0,084* Pandemi Covid-19 (D 1 ) -12474,361 -1,660 0,109*** R 2 0,530 Adj. R Square 0,442 Fhitung 4,982 * : signifikansi dengan taraf nyata 5%
** : signifikansi dengan taraf nyata 10% *** : signifikansi dengan taraf nyata 15%
Berdasarkan  hasil  analisis  regresi  linier  berganda  mengenai  faktor-faktor  yang mempengaruhi  permintaan  bawang  merah  menggunakan  variabel  dependen  yaitu penawaran  bawang  merah  (Y)  dan  variabel  independen  yaitu  harga  bawang  merah tingkat  produsen  (X1),  harga  pupuk  (X 2 ),  luas  panen  (X 3 ),  Curah  hujan  (X 4 ),  upah tenaga  kerja  (X 5 )  dan  pandemi  covid-19  (D 1 ).  Besar  kemampuan  variabel  –  variabel independen  dalam  model  regresi  untuk  mempengaruhi  penawaran  bawang  merah  di Indonesia dilihat dari hasil uji Adjusted R 2 sebesar 44,2%. Nilai F-hitung sebesar 4,982 > 2,587 F-tabel yang berarti H 0 ditolak dan H 1 diterima sehingga variabel harga bawang merah  tingkat  produsen  (X1),  harga  pupuk  (X 2 ),  luas  panen  (X 3 ),  Curah  hujan  (X 4 ), upah  tenaga  kerja  (X 5 )  dan  pandemi  covid-19  (D 1 )  secara  simultan  berpengaruh terhadap variabel Y.
Variabel  harga  bawang  merah  dinyatakan  tidak  berpengaruh  secara  nyata terhadap  penawaran  bawang  merah  di  Indonesia  pada  taraf  kerpercayaan  15%.  Hal tersebut dibuktikan dari nilai siginifikansi varibael harga bawang merah sebesar 0,761 > 0,150, artinya H 0 diterima dan H 1 ditolak. Berdasarkan nilai t-hitung dari variabel harga bawang  merah  tingkat  produsen  tidak  berpengaruh  nyata  terhadap  jumlah  produksi bawang merah yang ditawarkan pada taraf nyata 15%. Nilai elastisitas sebesar -0,111 < 1,  bertanda  negatif  menunjukkan  bahwa  variabel  harga  produsen  memiliki  hubungan yang  terbalik  dengan  penawaran  bawang  merah  di  Indonesia.  Artinya,  jika  harga bawang  merah  tingkat  produsen  naik  sebanyak  1%,  maka  penawaran  bawang  merah akan  turun  sebesar  0,111%  dan  sebaliknya.  Elastisitas  harga  bawang  merah  ditingkat produsen ini bersifat inelastis karena nilai koefisien kurang dari satu (Es < 1).
Harga pupuk dinyatakan tidak berpengaruh secara nyata atau signifikan terhadap penawaran  bawang  merah  di  Indonesia  pada  taraf  nyata  5%,  10%,  dan  15%.  Hal tersebut  dibuktikan  dari  signifikansi  variabel  harga  pupuk  yaitu  sebesar  0,353  >  0,150 maka  dapat  disimpulkan  bahwa  H 0 diterima  dan  H 1 ditolak,  dimana  variabel  harga pupuk  (X 2 )  secara  parsial  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  produksi bawang merah (Y). Nilai elastisitas sebesar -0,224 < 1. Nilai elastisitas bertanda negatif menunjukkan  bahwa  variabel  harga  pupuk  memiliki  hubungan  yang  terbalik  dengan penawaran  bawang  merah  di  Indonesia.  Artinya,  jika  harga  pupuk  naik  sebanyak  1%, maka penawaran bawang merah akan turun sebesar 0,224% dan sebaliknya. Elastisitas harga pupuk ini bersifat inelastis karena nilai koefisien kurang dari satu (Es < 1).
Variabel  luas  panen  berpengaruh  secara  nyata  atau  signifikan  terhadap penawaran bawang merah  di Indonesia pada taraf kepercayaan 5%. Hal ini dibuktikan dari signifikansi variabel luas panen 0,000 < 0,05, sehingga H 0 ditolak dan H 1 diterima. Koefisien regresi menunjukkan nilai sebesar 1,048, artinya jika luas panen meningkat 1 Ha  maka  akan  meningkatkan  penawaran  bawang  (produksi)  sebesar  1.048  Kg  (cateris paribus).  Nilai  elastisitas  sebesar  2,115  >  1,  bertanda  positif  menunjukkan  bahwa variabel harga pupuk memiliki hubungan yang searah dengan penawaran bawang merah di  Indonesia.  Artinya,  jika  luas  panen  naik  sebanyak  1%,  maka  penawaran  bawang merah akan naik sebesar 2,115% dan sebaliknya. Variabel luas panen ini bersifat elastis karena  nilai  koefisien  lebih  dari  satu  (Es  >  1).  Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian (Guntari,  2021)  dengan  judul  “Analisis  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi  Penawaran Bawang  Merah  di  Kabupaten  Brebes”  yang  menyatakan  bahwa  variabel  luas  panen bawang  merah  merupakan  variabel  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  penawaran bawang merah di daerah terkait.
Variabel curah hujan dinyatakan tidak berpengaruh secara nyata atau signifikan terhadap  penawaran  bawang  merah  di  Indonesia  pada  taraf  kepercayaan  15%.  Hal tersebut  dibuktikan  dari  signifikansi  variabel  curah  hujan  sebesar  0,504  >  0,150, sehingga H 0 diterima dan H 1 ditolak. Artinya dapat disimpulkan bahwa variabel curah hujan  (X4)  secara  parsial  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  produksi bawang  merah  (Y).  Nilai elastisitas  sebesar  -0,021  <  1,  bertanda  negatif  menunjukkan bahwa  variabel  curah  hujan  memiliki  hubungan  yang  terbalik  dengan  penawaran bawang  merah  di  Indonesia.  Artinya,  jika  intensitas  curah  hujan  naik  sebanyak  1%, maka  penawaran  bawang  merah  akan  turun  sebesar  0,021%  dan  sebaliknya.  Variabel curah hujan ini bersifat inelastis karena nilai koefisien kurang dari satu (Es < 1). Hasil tersebut tidak sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh (Zamaniah, Handayani, & Saraswati,  2018),  dengan  judul  “Pengaruh  Hujan  Ekstrem  Terhadap  Produktifitas Bawang  Merah  Di  Kabupaten  Probolinggo  Jawa  Timur”  dimana  bawang  merah merupakan  salah  satu  tanaman  yang  bergantung  terhadap  kondisi  iklim  yakni  sangat rentan terhadap curah hujan. Variabel upah tenaga kerja dinyatakan berpengaruh secara nyata  atau  signifikan  terhadap  penawaran  bawang  merah  di  Indonesia  pada  taraf kepercayaan  10%.  Hal  tersebut  dibuktikan  dari  signifikansi  variabel  upah  tenaga kerja sebesar  0,084  <  0,100,  sehingga    H 0 ditolak  dan  H 1 diterima.  Koefisien  regresinya menunjukkan nilai sebesar -0,034, artinya jika upah tenaga kerja meningkat sebesar Rp 1,  maka akan  menurunkan  penawaran  bawang  merah  sebesar  0,034  kg  dengan  asumsi cateris  paribus.    Nilai  elastisitas  sebesar  -1,104  >  1,  bertanda  negatif  menunjukkan bahwa variabel upah tenaga kerja memiliki hubungan yang terbalik dengan penawaran bawang  merah  di  Indonesia.  Artinya,  jika  upah  tenaga  kerja  naik  sebanyak  1%,  maka penawaran  bawang  merah  akan  turun  sebesar  1,104%  dan  sebaliknya.  Variabel  upah tenaga kerja ini bersifar elastis karena nilai koefisien lebih dari satu (Es > 1).
Variabel  pandemi  covid-19  dinyatakan  berpengaruh  secara  nyata  terhadap penawaran bawang merah di Indonesia pada taraf kepercayaan 15%. Variabel pandemi covid-19 merupakan varibael dummy dengan kategori 1 sedang terjadi pandemi covid- 19,  sedangkan  0,  sebagai  tidak  terjadi  pandemi  covid-19.  Dibuktikan  dari  nilai signifikansi variabel pandemi covid-19 sebesar 0,109 < 0,150, artinya H 0 ditolak dan H 1 diterima yang menunjukkan kondisi wabah pandemi covid-19 mempengaruhi besarnya penawaran  bawang  merah  di  Indonesia.  Nilai  elastisitas  sebesar  -0,069  <  1,  bertanda negatif  menunjukkan  bahwa  variabel  pandemi  covid-19  memiliki  hubungan  yang terbalik  dengan  penawaran  bawang  merah  di  Indonesia.  Artinya,  jika  kasus  pandemi covid-19  naik  sebanyak  1%,  maka  penawaran  bawang  merah  akan  turun  sebesar 0,069%  dan  sebaliknya.  Variabel  upah  tenaga  kerja  ini  bersifat  inelastis  karena  nilai koefisien  kurang  dari  satu  (Es  <  1).  Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  (Hirawan  & Verselita,  2020)  dengan  judul  “Kebijakan  Pangan  di  Masa  Pandemi  Covid-19”  yang menyatakan  bahwa  Pandemi  covid-19  cukup  berdampak  terhadap  penawaran  bawang merah  di  Indonesia,  seperti  terjadinya  gangguan  produksi  dan  pasokan  bahan  pangan sehingga mengakibatkan terjadinya fluktuasi harga.

## KESIMPULAN
Permintaan bawang merah di Indonesia pada tahun 2018 – 2021 dipengaruhi oleh harga  bawang  merah  di  tingkat  konsumen  dan  pendapatan  per  kapita.  Sedangkan penawaran  bawang  merah  dipengaruhi  oleh  variabel  pandemi  Covid-19,  luas  panen. Elastisitas permintaan bawang merah tidak terjadi pada semua variabel independen yang bersifat inelastis. Sedangkan pada penawaran, elastisitas penawaran terjadi pada variabel
luas  panen  dan  upah  tenaga  kerja  dengan  nilai  berturut-turut  sebesar  2,115  dan  1,104 karena  keduanya  memiliki  nilai  elastisitas  >  1.  Berdasarkan  hal  tersebut,  perlu  adanya stabilitas harga bawang merah agar permintaan konsumen tetap stabil.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustian, A., Perdana, R. P., & Rachman, B. (2020). Strategi Stabilisasi Harga Pangan Pokok  Pada  Era  Pandemi  Covid-19. Pusat  Sosial  Ekonomi  dan  Kebijakan Pertanian , (3), 389–390.
Altihar,  L.  (2018). Faktor  Faktor  Yang  Mempengaruhi  Permintaan  Bawang  Merah (Allium  ascalonicum)  (Studi  Kasus :  Kota  Pematangsiantar,  Provinsi  Sumatera Utara) . Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara.
Arafah,  S.  N.  (2018). Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Permintaan  Bawang  Merah Di Kota Medan . Universitas Medan Area.
Gafar,  A.  M.  (1994). Analisis  Respon  Penawaran  dan  Keragaan  Usahatani  Bawang Putih di Nusa Tenggara Barat . Institut Pertanian Bogor.
Ghozali,  H.  I.  (2016). Aplikasi  Analisis  Multivariate  Dengan  Program  IBM  SPSS  23 . Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Guntari,  V.  F.  (2021).  Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Memengaruhi  Penawaran Bawangmerah  Di  Kabupaten  Brebes. Analisis  Faktor-faktor  yang  Memengaruhi Penawaran  Bawang  Merah  di  Kabupaten  Brebes.  2021 ,  1–103.  Diambil  dari digilib.uns.ac.id
Hirawan, F. B., & Verselita, A. A. (2020). Kebijakan Pangan di Masa Pandemi Covid-
19. Csis Commentaries , april (CSIS Commentaries DMRU-048-ID), 1–7.
Hortikultura, S. (2020). Statistik Hortikultura 2020. In Statistik Holtikultura . Indonesia: Badan Pusat Statistik.
kementerian  Pertanian  Republik  Indonesia.  (2020).  Statistik  Konsumsi  Pangan  Tahun 2020. Pusat  Data  Dan  Sistem  Informasi  Pertanian  Sekretariat  Jenderal,
Kementerian Pertanian , 132. Diambil dari
http://epublikasi.setjen.pertanian.go.id/arsip-perstatistikan/163-statistik/statistik- konsumsi/751-statistik-konsumsi-pangan-tahun-2020
Kustiari,  R.  (2017).  Perilaku  Harga  Dan  Integrasi  Pasar  Bawang  Merah  Di  Indonesia. Price  Behavior  and  Market  Integration  of  Shallots  in  Indonesia. Jurnal  Agro Ekonomi , 35 (2), 77–87.
Larasati,  S.  (2019).  Analisis  Permintaan  Dan  Penawaran  Bawang  Merah  Di  Provinsi Jawa Timur Tahun 2009-2018 (Vol. 8). Universitas Muhammadiyah Malang.
Lingga,  B.  M.,  Marwanti,  S.,  &  Fajarningsih,  R.  U.  (2021).  Faktor-Faktor  Yang Memengaruhi  Penawaran  Bawang  Putih  (Allium  sativum  L.)  DI  KABUPATEN KARANGANYAR. Agrista , 9 (3), 10–22.
Magfiroh,  IS.;  Zainuddin,  A.;  Setyawati,  I.;  Rahman,  R.Y.  (2018).  Respon  harga produsen terhadap perubahan harga konsumen bawang merah di Indonesia. Jurnal Sosial Ekonomi Pertanian (J-SEP) 10 (3), 7-15
Santoso, S. (2010). Statistik Parametrik . Jakarta: PT Elex Media Komputindo.
Soepatini.  (2017). Model  Kebijakan  Distribusi  Bawang  Merah  Dan  Putih .  (February), 1013–1025.
Sofa,  E.  M.  (2019). Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Permintaan  Bawang  Merah (Allium Ascalanicum L) Di Indonesia .
Suyono. (2015). Analisis Regresi Untuk Penelitian . Yogyakarta.
Taufiq,  et al. (2020). Permintaan Dan Penawaran Bawang Merah Di Provinsi Sumatra Utara (Universitas Sumatera Utara). https://doi.org/10.31289/agrica.v14i1.4759
Uyanik,  G.  K.,  &  Guler,  N.  (2013). A  Study  On  Multiple  Linear  Regression  Analysis . 106 , 234–240. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2013.12.027
Zamaniah,  luluun N., Handayani, T., & Saraswati, R. (2018). Pengaruh hujan ekstrem terhadap  produktivitas  bawang  merah  di  Kabupaten  Probolinggo  Jawa  Timur. Prosiding Seminar Nasional Pendidikan Geografi FKIP UMP , 173–183.

## Halaman ini sengaja dikosongkan